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夜间图像增强的理论和技术基础概述目录TOC\o"1-3"\h\u17033夜间图像增强的理论和技术基础概述 [33]。最初，熵起源于量子热力学，后来，经过各学科的不断创新发展，熵的概念也有所拓展。在现代数学中的概率论、数论还有生命科学等诸多学科范畴都已有广泛的应用。在信息论中，熵是指每条消息中可能包含的中间信息量，也被叫做信息熵或平均自信息量，常常被用来评价一个样本随机出现的期望值。这里的“消息”指的是来自各种发布或者数据集里的样本。图像熵是对图像“忙碌”程度的数值估计，是一个评价图像直方图分布状态的重要指标，能够测试图像细节的清晰度。图像熵的定义如下: （2-13）其中，是灰度级k对应的概率，L是输入图像的灰度级数。图像熵值越大，说明图像包含的细节越多。求图像熵值有三个步骤：(1)遍历图像矩阵，获取出现的灰度值。（2）计算每一个灰度值出现在矩阵中的概率。（3）根据计算公式，求出灰度值的总期望。1.6.2平均梯度平均梯度可以计算图像灰度变化的平均值，用来反映图像各个细节之间反差变化的速率。由于图像的边缘区域的灰度值相差很大，因此平均梯度可以作为评价图像清晰度的一个重要指标。平均梯度的数值越大，表示图像的清晰度越高。平均梯度的计算公式如下： （2-14）M*N表示图像的大小，和分别表示水平和垂直方向的梯度。1.6.3平均亮度平均亮度是指图像颜色矩阵的亮度平均值，用来评价图像的整体亮暗程度。对256级个灰度级的彩色图像来说，最理想的平均灰度数值是127.5。在评价图像亮度时，平均亮度数值越接近127.5表示图像的质量越高。计算

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